Fotografía: Bokskapet

Inteligencia artificial para detectar el coronavirus en segundos

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El uso de algoritmos y redes neuronales reduce el tiempo de diagnóstico del coronavirus a entre 15 y 20 segundos con hasta un 96% de exactitud

Madrid, 03 de marzo de 2020 (17:12 CET)

Desarrollado por el instituto de investigación Damo del gigante chino Alibaba, el sistema utiliza imágenes tomograficas (TC) del pecho del paciente para detectar la presencia del coronavirus Covid-19 en 20 segundos, y con un 96% de exactitud.

Para automatizar el diagnóstico los investigadores han entrenado el algoritmo con hasta 5.000 imágenes tomográficas de casos confirmados de infección por coronavirus.

De este modo el algoritmo puede diferenciar las imágenes que corresponden a pacientes infectados con el nuevo virus de aquellos afectados por una neumonía común.

El sistema de salud chino utiliza tomografía como complemento a las pruebas orinarías para acelerar el diagnóstico.

El uso de este algoritmo de inteligencia artificial tiene el potencial de reducir todavía más los tiempos desde que el paciente presenta los primeros síntomas hasta que se inicia el tratamiento ya que algoritmo diseñado en la Academia Damo completa el proceso en 20 segundos

Actualmente los médicos tardan actualmente entre cinco y quince minutos en diagnosticar la enfermedad, una tarea que en algunos casos requiere observar hasta 300 imágenes tomográficas, según Asian Review.

Según Alibaba, el sistema estará disponible para más de 100 hospitales de las provincias de Hubei, Guangdong y Anhui, las más afectadas por la epidemia.

Otra compañía china, Ping An Insurance, ha desarrollado un sistema similar que reduce el tiempo de diagnóstico a 15 segundos aunque su exactitud es algo menor, un 90%.

Según Ping An, desde su lanzamiento más de 5.000 pacientes han sido diagnosticados con su sistema de inteligencia artificial que, además de reducir el tiempo de diagnóstico, ayuda a suplir la sobrecarga de trabajo de los radiólogos que trabajan en las provincias más afectadas.

Además, añade, con ayuda de los fabricantes su algoritmo puede incorporarse a los equipos topográficos.


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